• 제목/요약/키워드: 수학적 모형

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방조제 축조시 수리특성 및 조간대의 모의해석 (Hydraulic Characteristics and Intertidal-flat Simulation during Sea Dike Construction)

  • 최흥식;이길성
    • 한국해안해양공학회지
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    • 제5권2호
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    • pp.99-106
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    • 1993
  • 새만금 해역의 방조제 축조시의 조간대의 흐름을 재현하고 수리특성을 분석하기 위해서 2차원 모형에 의한 수치해석을 수행하였다. 수학적 모형으로서 천수방정식을 택하였으며, 그에 따를 수치모형으로는 Leendertse의 ADI 기법을 사용하였다. 모형에 의한 계산결과는 농업진흥공사(1985)의 수리 실험 결과와 잘 일치하였다. 모형의 적용에 있어서 급변류 해석의 가능성 및 개방구간 수리계산의 정확성을 높이기 위한 난류모형의 도입에 관하여 기술하였다. Stelling 등(1986)의 방법을 수정함으로써 간석지 매립시의 조간대 해석에 대하여 flooding/drying 효과를 연속적으로 모의할 수 있다.

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인천해역 개발에 따른 조석변화 추정 (Prediction of Tidal Changes due to the Development of Incheon Coastal Waters)

  • 정신택;소재귀;채장원
    • 한국해안해양공학회지
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    • 제6권3호
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    • pp.266-274
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    • 1994
  • 우리나라 서해안에 위치한 인천해역의 개발에 따른 조석특성을 분석하기 위하여 2차원 수치모형을 이용한 수치분석을 수행하였다. 먼저 기존 및 새로운 조석관측 자료를 분석하고, 수학적 모형으로서 수심 적분한 천수방정식을 선정하였으며, 이에 따른 수치모형은 Flather and Heaps(1975)의 모형을 사용하였다. 관측된 2개 주요분조 M$_2$와 S$_2$를 외해 경계조건으로 입력하여 모형을 수립하고, 수립된 모형을 2종류의 인천해역 개발안에 따라 적용하였다. 이 해역이 개발될 때 대조시 조석 변화양상을 평가한 결과 진폭변화는 미약하나 조류변화는 부분적으로 크게 나타낸다.

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신념함수모형(信念函數模型)에 관한 연구 (A Study on the Belief Function Model)

  • 김주택
    • 산학경영연구
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    • 제14권
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    • pp.31-44
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    • 2001
  • 현대의 회계감사는 피 감사회사의 재무제표에 대하여 합리적인 확신을 요구하기 때문에 피 감사 회사의 재무제표에 대하여 정밀감사를 실시하여 감사의견을 표명하는 것이 아니라 중요성의 원칙에 따라 피 감사회사의 재무제표에 대하여 표본감사를 실시하는 것을 원칙으로 하고 있기 때문에 감사위험이 필연적으로 발생한다. 감사위험이란 피 감사회사의 재무제표가 중요하게 잘못 표시되어 있음에도 불구하고 적정하게 표시되어 있는 것으로 잘못 판단하는 경우와 반대로 재무제표가 적정하게 표시되어 있음에도 이를 적정하게 표시되어 있지 아니한 것으로 잘못 판단하여 감사범위를 확대하는 경우가 있다. 지금까지의 감사위험은 주로 AICPA의 SAS NO. 47에서 발표한 감사위험모형을 사용하여 왔어나 이 모형은 감사위험수준의 결정문제와 감사인의 판단과정을 적정하게 절명하지 못하는 등의 부정적인 견해가 대두되고 있다. 한편 Dempster-Shafer의 신념함수(belief functions)모형은 수학적 증거이론(Mathematical Theory of Evidence)에 기초하여 주어진 자료가 불충분하고 부정확한 상황하에서 보다 정확한 정보를 얻기 위한 문제들을 다루기 위한 수학적 기법들을 제공하여 불확실한 상황에서 판단의 정확성을 높일 수 있게된다. 이러한 신념함수모형을 사용하여 감사위험모형 보다 판단과정을 더 정확히 묘사하는 것으로 나타나고 있다. 따라서 본 연구는 재무제표의 신뢰성을 제고하고 감사의 유효성과 효율성을 높이기 위하여 감사 위험모형의 문제점을 알아보고 신념함수모형에 대한 이론과 기존연구를 고찰하여 신념함수모형을 제시하고자 한다.

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유역의 하천형태학적 특성인자와 빈도유량 및 수리기하간의 상관성 - 금강수계를 중심으로 -

  • 강관원;윤용남;안상진
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 1980년도 제22회 수공학 연구발표회 논문초록집
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    • pp.51-52
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    • 1980
  • 하천형태학적 특성은 유역의 수문학적 특성 및 수리학적 특성과 밀접한 관계를 가진다. 본 논문은 하천형태학적 특성과 빈도유량 및 하도의 수리기하학적 특성간의 상관성을 금강수계를 대상으로 분석하였으며 이들 연구의 목적은 미계측지점에 대한 이수계획을 수립하는데 필요한 자료를 제공하는데 있다. 금강수계의 하천형태학적 특성분석은 Horton의 하천차수개념을 이용하여 하천지형의 3대 법칙에 의하여 분석하였으며 분석결과는 Horton의 법칙과 잘 일치하였다. 또한 유역특성과 수로특성간의 상관분석인 하천연장-유역면적관계와 상대고도-상대고도관계분석에서도 밀접한 상관성을 보여 주었다. 금강수계내의 5개수위표 지점에서 생기빈도 0.1~0.9의 유량자료를 사용하여 얻는 각 지점의 유량빈도곡선은 대체로 지수함수관계로 표시할 수 있었다. 하천형태학적 특성을 연속적으로 표시하기 위하여 비례하천차수를 도입하였으며 이를 이용하여 유량 = 생기빈도 - 비례하천차수간의 관계에 대한 수학적 모형을 정립하였다. 또한 서로 다른 두 축척에 따라 하천차수는 달라지나 하천형태학적 특성에 관한 Horton의 3대법칙에는 근본적으로 영향이 없음을 알 수 있었다. 유역의 하천형태학적 특성을 매개변수로 하여 빈도유량과 수리기하학적 인자간의 관계, 유역면적과 수리기하학적 인자간의 관계 및 연평균 유출용적과 수리기하학적 인자간의 관계를 분석하여 각각에 대한 수학적 모형을 제안하였다.

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Neuro-Fuzzy와 유전자알고리즘을 이용한 수위 예측에 관한 연구 (Study on Water Stage Prediction using Neuro-Fuzzy with Genetic Algorithm)

  • 여운기;서영민;지홍기
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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    • pp.382-382
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    • 2011
  • 최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이며, 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 수위를 직접 예측함으로써 이러한 오차의 문제점을 극복 하고자 한다. Neuro-Fuzzy 모형은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 소속함수를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화한다. 따라서 수학적 알고리즘의 적용이 어려운 강우와 유출관계를 하천유역이라는 시스템에서 발생된 신호체계의 입 출력패턴으로 간주하고 인간의 사고과정을 근거로 추론과정을 거쳐 수문계의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 이러한 유전자 알고리즘은 전역 샘플링을 중심으로 한 수법으로 해 공간상에서 유전자의 개수만큼 복수의 탐색점을 설정할 뿐만 아니라 교배와 돌연변이 등으로 좁아지는 탐색점 바깥의 영역으로 탐색을 확장할 수 있기 때문에 지역해에 빠질 위험성이 크게 줄어든다. 따라서 예측과 패턴인식에 강한 뉴로퍼지 모형의 해 탐색방법을 유전자 알고리즘을 사용한다면 보다 정확한 해를 찾는 것이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 상류의 수위자료로부터 하류의 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 유전자 알고리즘을 이용항여 소속함수를 최적화 시키는 형태의 Neuro-Fuzzy모형에 대하여 연구하였다.

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수학자가 수학을 탐구하듯이 학습자도 수학을 탐구할 수 있는 방안 모색 (A Paper on the Pedagogy Focused in the Mathematical Thinking Mathematicians used)

  • 김진호
    • 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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    • 제44권1호
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    • pp.87-101
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    • 2005
  • The purpose of this paper is to propose a teaching method which is focused on the mathematical thinking skills such as the use of induction, counter example, analogy, and so on mathematicians use when they explore their research fields. Many have indicated that students have learned mathematics exploring to use very different methods mathematicians have done and suggested students explore as they do. In the first part of the paper, the plausible whole processes from the beginning time they get a rough idea to a refined mathematical truth. In the second part, an example with Euler characteristic of 1. In the third, explaining the same processes with ${\pi}$, a model modified from the processes is designed. It is hoped that the suggested model, focused on a variety of mathematical thinking, helps students learn mathematics with understanding and with the association of exploring entertainment.

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모폴로지 연산과 가우시안 혼합 모형에 기반한 컬러 영상 분할 (Color Image Segmentation Based on Morphological Operation and a Gaussian Mixture Model)

  • 이명은;박순영;조완현
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제43권3호
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    • pp.84-91
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    • 2006
  • 본 논문에서는 수학적 모폴로지 연산과 가우시안 혼합 모형에 기초한 새로운 칼라 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 우리는 혼합 모형에서 구성 성분의 수를 결정하고, 각 구성 성분의 중심값을 계산하는데 모폴로지의 연산과 라벨링 연산을 이용한다. 그리고 칼라 특징 벡터의 확률 모형으로 가우시안 혼합 모형을 사용하고, 이들의 모수 값들을 추정하는데 결정적 어닐링 EM알고리즘을 사용한다. 최종적으로 혼합 모형으로부터 계산된 사후 확률을 이용하여 칼라 영상을 분할한다. 실험 결과를 통하여 모폴로지 연산이 혼합모형의 수를 자동으로 결정하고 각 성분의 모드를 계산하는데 아주 효율적인 방법임을 보였고, 또한 결정적 어닐링 EM 알고리즘에 의하여 추정된 가우시안 혼합 모형을 사용하여 계산된 사후 확률에 의한 영상 분할 방법이 기존의 분할 알고리즘보다 정확한 분할 방법임을 보였다.

인공신경망을 이용한 금강 유역 하천 수위예측 적용성 평가 (Application Assessment of water level prediction using Artificial Neural Network in Geum river basin)

  • 유완식;김선민;김연수;황의호;정관수
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.424-424
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    • 2018
  • 인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)은 뇌에 존재하는 생물학적 신경세포와 이들의 신호처리 과정을 수학적으로 묘사하여 뇌가 나타내는 지능적 형태의 반응을 구현한 것이다. 인공신경망은 학습(training)을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 병렬적이고 비선형적으로 구축할 수 있으며, 유연한 모델링 특성으로 인하여 시스템 예측, 패턴인식, 분류 및 공정제어 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 인공신경망에 대한 최초의 이론은 Muculloch and Pitts(1943)가 제안한 Perceptron에서 시작 되었으며, 기본적인 학습기법인 오차역전파 기법(back-propagation Algorithm) 이 1980년대에 들어 수학적으로 정립된 이후 여러 분야에서 활용되기 시작하였다). 본 연구에서는 하도추적, 구체적으로는 상류단의 복수의 수위관측을 이용하여 하류단의 수위를 예측하기 위하여 인공신경망 모델을 구성하였다. 대상하도는 금강유역의 용담댐과 대청댐 사이의 본류이며, 상류단 입력자료로써 본류에 있는 수통, 호탄 관측소 관측수위와 지류인 송천 관측소 관측수위를 고려하였다. 출력 값으로는 하류단의 옥천 관측소 수위를 3시간 및 6시간의 선행시간으로 예측하도록 인공신경망 모형을 구성하였다. 인공신경망의 학습(testing), 시험(testing), 검증(validation)을 위해 2000년부터 2012년까지 13년간의 시수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며, 2013년부터 2014년의 2년간의 수위자료를 이용한 시험을 통해 최적의 모형을 선정하였다. 또한 선정된 최적의 모형을 이용하여 2015년부터 2016년까지의 수위예측을 수행하였다.

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시간 기반 소프트웨어 재활 방식의 가용도 분석 (Availability Analysis of Systems with Time-Based Software Rejuvenation)

  • 이유태;김형석
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제23권2호
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    • pp.201-206
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    • 2019
  • 소프트웨어 노화에 따른 시스템의 예기치 않은 장애 발생은 재활 기능을 주기적으로 수행함으로써 줄일 수 있다. 이 시스템 재활 기능은 주로 시스템이 가장 한가한 시간에 수행하는 것이 효과적이다. 이를 통해 시스템 가용도를 높일 수 있다. 재활 기법은 크게 시간 기반과 조건 기반의 두 가지 종류로 나눌 수 있다. 시간 기반 재활은 정해진 시간 간격마다 수행되고, 조건 기반 재활은 시스템 상태가 특정 조건을 만족할 때 수행된다. 조건 기반 방식은 시스템 감시와 정보의 수집 및 통계적 분석을 통해 재활 시점을 추정해야하기 때문에 추가적인 비용이 발생한다. 본 논문은 시간 기반 소프트웨어 재활 기법을 분석할 수 있는 확률 모형을 제시한다. 제시한 모형은 재활을 주기적으로 수행하는 시간 간격을 일정하게 유지할 수 있는 현실적인 상황을 반영한다. 해당 확률 모형을 수학적으로 분석하여, 정상 상태에서의 시스템 가용도와 사용자 인지 가용도 및 이에 따른 비용을 분석한다.

주제 탐구형 수학 영재 교수$\cdot$학습 자료 개발에 관한 연구 (A Study on the Development of Project Based Teaching$\cdot$Learning Materials for the Mathematically gifted)

  • 최종현;송상헌
    • 대한수학교육학회지:학교수학
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    • 제7권2호
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    • pp.169-192
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    • 2005
  • 본 연구는 수학 영재들을 위한 교수$\cdot$학습 자료 개발의 준거를 설정하고 교수$\cdot$학습 자료 개발의 절차 모형을 개발하여 그에 따른 주제탐구형 수학 영재 교수$\cdot$학습 자료의 실제적인 모델을 제시하는 것이다. 이를 위하여 우선 수학 영재 교수$\cdot$학습 자료 개발 준거와 파네스의 창의적 문제해결 학습 모형에 따라 '약수를 통한 자연수 탐구'라는 주제로 4차시 분량의 주제 탐구형 수학 영재 교수$\cdot$학습 자료를 개발하였다. 이 자료를 이용하여 대학부설 영재교육원의 초등 수학 심화/사사반 학생들과 교육청 부설 영재교육원 초등 수학반 영재아들을 대상으로 4차에 걸쳐 현장에 적용하면서 수정 및 재구성을 한 자료를 부록에 실었다. 그리고 그 자료를 수업에 적용$\cdot$분석함으로써 원형 및 자료 개발의 타당성을 확인하는 과정을 통해 얻게된 수학 영재 교수$\cdot$학습 자료 개발의 방향과 시사점을 제안하였다.

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